

AI 시대 고성능 GPU, 사야 할까 빌려야 할까?
AI 스타트업과 연구 조직의 GPU 수요 증가에 맞춰, 자체 구매보다 서버호스팅이 유리한 상황을 설명했습니다. AI 학습·렌더링·시뮬레이션처럼 프로젝트형 워크로드에 즉시 쓰는 연산 자원을 제안했습니다.



AI 스타트업과 연구 조직의 GPU 수요 증가에 맞춰, 자체 구매보다 서버호스팅이 유리한 상황을 설명했습니다. AI 학습·렌더링·시뮬레이션처럼 프로젝트형 워크로드에 즉시 쓰는 연산 자원을 제안했습니다.

에디터 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 합성 파이프라인을 소개했습니다. 성능, 정합성, 비용을 함께 관리하는 구조와 자동 검증 방향을 다뤘습니다.


AWS Deadline Cloud로 래빗워크의 온프레미스 렌더팜 한계를 단계적으로 개선했습니다. 렌더링 시간을 크게 줄이고, 피크 수요에도 탄력적으로 대응할 수 있게 했습니다.


웹 성능 최적화를 렌더링과 로딩으로 나누고, 이번 글에서는 애니메이션 최적화에 초점을 맞추었습니다. Reflow와 Repaint 개념을 정리한 뒤 transform 활용과 Performance 탭 측정 결과를 비교했습니다.

브라우저 렌더링 경로와 Reflow·Repaint가 애니메이션 성능에 미치는 영향을 설명했습니다. 사운드 미터 비교를 통해 transform 기반 구현의 Layout 비용 감소를 확인했습니다.


대규모 React 폼에서 렌더링 성능과 상태 분산 문제를 해결하려는 과정을 정리했습니다. 여러 상태 관리 방식을 비교하고 react-hook-form 도입 방향을 결정했습니다.

카카오웹툰 웹 개편에서 GPU 가속과 IntersectionObserver로 인터랙션·지연 로딩을 최적화했습니다. 스크롤 이벤트 대비 Observer의 안정적 프레임과 적용 시 주의점을 공유합니다.

React.Children.toArray()의 평탄화와 key 할당 방식을 설명했습니다. Fragment 내부를 평탄화하지 않는 제약과 대안을 소개합니다.
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모바일 잠금화면 콘텐츠 이미지를 실시간 생성하는 PhantomJS 렌더링 서버를 운영했습니다. 대규모 이미지 생성과 스케일링 이슈를 배경으로 Puppeteer 전환을 다룹니다.